非線形画像逆問題を解決するためのプラグアンドプレイ事前情報アプローチ

過去20年にわたり、非線形画像再構成手法は多数の画像システムの能力に大幅な改善をもたらしました。このような手法は、伝統的にデータの一貫性を同時に強制し、事前モデルを組み込むことによって反復的に解決される最適化問題として定式化されます。最近、プラグアンドプレイ事前情報（PPP）フレームワークが、必ずしも最適化目的に対応しているとは限らないより洗練されたデノイザーを使用することにより、再構成された画像の品質を向上させることが可能であることを示唆しました。この手紙では、PPPアプローチが線形逆問題を超えて適用可能であることを示します。特に、モデルベースの非線形逆散乱に対するPPPの高速反復シュリンク/しきい値アルゴリズムのバリアントを開発します。提案された定式化の主要な利点は、前方モデルの逆転を行う必要がないことです。提案手法が、シミュレーションおよび実験的に測定されたデータの両方を使用して高品質な画像を生成することを示します。